y,label='Sine wave from how2matplotlib.com')# 获取当前的x轴范围xmin,xmax=ax.get_xlim()# 使用limit_range_for_scale()调整范围new_xmin,new_xmax=ax.xaxis.limit_range_for_scale(xmin,xmax)# 设置新的x轴范围ax.set_xlim(new_xmin,new_x
21] x = range(1,32) #设置图片大小 plt.figure(figsize=(20,8),dpi = 80) #绘制条形图 plt....
我们还可以使用 matplotlib.pyplot.axis() 来设置轴的范围限制。语法如下：plt.axis([xmin, xmax, ymi...
x = np.array(range(0,8)) y = np.random.randint(1,100,8) ax1 = fig.add_subplot(211) ax1.plot(x, y)#反转X轴ax2 = fig.add_subplot(212) ax2.invert_xaxis() ax2.plot(x, y) 上例两个子图的X轴顺序是相反的。 3.2. 反转Y轴 fig = plt.figure() x = np.array(range(0,8))...
ax.axvline(x=0,ymin=0,ymax=1,**kwargs) Python Copy 其中: –x:指定垂直线的x坐标位置 –ymin和ymax:指定线条在y轴方向上的起始和结束位置(以轴的比例表示,范围为0到1) –**kwargs:其他可选参数,如线条颜色、样式等 让我们看一个简单的例子: ...
1.同时对于x,y轴设置 (1)语法说明 plt.axis([xmin, xmax, ymin, ymax]) (2)源代码 # 导入模块importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp# 数据x = np.linspace(-10,10,100) y = x**2# 绘图plt.plot(x, y)# 设置轴的范围plt.axis([-6,7, -1,30])# 展示plt.show() ...
plt.axis('off') # 显示图像 plt.show() 以上实例中我们加载了一张地图图像,并将其转换为数组。 然后,我们使用 imshow() 函数将其显示出来,并使用axis('off')函数隐藏了坐标轴,以便更好地查看地图。 显示结果如下: 显示矩阵 实例 importmatplotlib.pyplotasplt ...
#设置坐标范围axis([xmin,xmax,ymin,ymax]) plt.axis([0, 6, -1, 1]) #设置横坐标长度 plt.xlim(0, 5) #设置纵坐标长度 plt.ylim(0,1) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4.简单的示例 x = np.arange(1,len(df.size())+1) y = df.size() ...
for i in range(0, len(y_data_list)): # Move the bar to the right on the x-axis so it doesn't # overlap with previously drawn ones ax.bar(x_data + alteration[i], y_data_list[i], color = colors[i], label = y_data_names[i], width = ind_width) ...
ax.set_xlabel('X Axis') ax.set_ylabel('Y Axis') # 显示图形 plt.show() 在这个例子中,我们使用np.linspace函数生成一组等距的数据点,然后使用np.sin函数计算每个点的正弦值。接下来,我们创建图形和坐标轴,并使用plot函数绘制曲线。最后,我们设置标题和轴标签,并使用plt.show()显示图形。运行代码后,您将...